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Royal Society of Chemistry
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新方法使用拉普拉斯最优传输进行感知聚类的点云对齐
研究人员推出了一种名为拉普拉斯最优传输（LapOT）的新方法，用于对齐具有内在聚类结构的点云。该方法使用源自相似性图的拉普拉斯项来正则化最优传输问题，从而促进区域到区域的对齐，而非精确的点对点对应。此外，该研究还提出了精炼同步聚类（RSC），它利用 LapOT 的感知聚类耦合来生成一致的分区，从而提高稳定性和可解释性。实证实验和理论分析证实了 LapOT 在产生有意义的对齐方面的有效性。
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英国皇家化学会举办人工智能在化学领域的活动
英国皇家化学会芝加哥分会正在举办一场专注于人工智能在化学领域的活动。本次活动名为 AIChEm9，将有多位演讲嘉宾，更多演讲嘉宾的公告即将发布。本次活动的助学金申请仍在进行中。
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AI模型应对呼吸音分类中的听诊器差异
研究人员开发了一个新的联邦域泛化框架，以提高AI模型在分类呼吸音时的准确性，特别是在处理由不同听诊器引起的差异时。所提出的因果启发的模态方法结合了风格干预网络、反事实文本增强和梯度对齐，以创建设备不变的表示。该方法基于一个多模态语言-音频预训练模型，在ICBHI和SPRSound数据集的验证测试中，其性能优于传统的数据增强和联邦学习技术。